1. Spektrální rozklad samoadjungovaných operátorů 1.1. Motivace Vlastní čísla a vlastní vektory symetrické matice 1 1 A = 1 2.



Podobné dokumenty
Vlastní čísla a vlastní vektory

Vlastní číslo, vektor

1. Jordanův kanonický tvar

PROSTORY SE SKALÁRNÍM SOUČINEM. Definice Nechť L je lineární vektorový prostor nad R. Zobrazení L L R splňující vlastnosti

[1] Motivace. p = {t u ; t R}, A(p) = {A(t u ); t R} = {t A( u ); t R}

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Vlastní čísla a vlastní hodnoty. študenti MFF 15. augusta 2008

Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan. 14.

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

Vlastní čísla a vlastní vektory

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Skalární součin. študenti MFF 15. augusta 2008

EUKLIDOVSKÉ PROSTORY

Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru. Kvadratická forma v n proměnných je tak polynom n proměnných s

Obecná úloha lineárního programování

Definice : Definice :

1 Vektorové prostory a podprostory

Lineární algebra : Změna báze

Vlastní čísla a vlastní vektory

Matematika I 12a Euklidovská geometrie

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

Program SMP pro kombinované studium

Linearní algebra příklady

Maticová exponenciála a jiné maticové funkce

Podobnost matic. Definice 8.6. Dány matice A, B M n (C). Jestliže existuje regulární matice P M n (C) tak,

Lineární algebra : Vlastní čísla, vektory a diagonalizace

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2018/2019

15 Maticový a vektorový počet II

DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

2.5. MATICOVÉ ŘEŠENÍ SOUSTAV LINEÁRNÍCH ROVNIC

x 2 = a 2 + tv 2 tedy (a 1, a 2 ) T + [(v 1, v 2 )] T A + V Příklad. U = R n neprázdná množina řešení soustavy Ax = b.

CHARAKTERISTICKÉ VEKTORY

Četba: Texty o lineární algebře (odkazy na webových stránkách přednášejícího).

Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita

Ortogonální projekce a ortogonální zobrazení

GEOMETRICKÁ ZOBRAZENÍ. Josef Janyška

6.1 Vektorový prostor

Vlastní čísla a vlastní vektory

Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura

Úlohy k přednášce NMAG 101 a 120: Lineární algebra a geometrie 1 a 2,

Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita

Četba: Texty o lineární algebře (odkazy na webových stránkách přednášejícího).

Zdrojem většiny příkladů je sbírka úloh 1. cvičení ( ) 2. cvičení ( )

Matematika 1 MA1. 2 Determinant. 3 Adjungovaná matice. 4 Cramerovo pravidlo. 11. přednáška ( ) Matematika 1 1 / 29

Báze konečněrozměrných vektorových prostorů, lineární zobrazení vektorových prostorů

19 Hilbertovy prostory

11. Skalární součin a ortogonalita p. 1/16

formou exkurzu přibližuje problematiku aplikace lineární algebry ve výpočetní tomografii.

SVD rozklad a pseudoinverse

K2 7 E=. 2 1 Snadno zjistíme, že všechny nenulové násobky vektoru( 2, 1) jsou vlastními vektorymatice[ϕ]

6. Lineární nezávislost a báze p. 1/18

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1

Lineární zobrazení. 1. A(x y) = A(x) A(y) (vlastnost aditivity) 2. A(α x) = α A(x) (vlastnost homogenity)

Symetrické a kvadratické formy

vyjádřete ve tvaru lineární kombinace čtverců (lineární kombinace druhých mocnin). Rozhodněte o definitnosti kvadratické formy κ(x).

19. Druhý rozklad lineární transformace

2.6. VLASTNÍ ČÍSLA A VEKTORY MATIC

z = a bi. z + v = (a + bi) + (c + di) = (a + c) + (b + d)i. z v = (a + bi) (c + di) = (a c) + (b d)i. z v = (a + bi) (c + di) = (ac bd) + (bc + ad)i.

a + b + c = 2 b + c = 1 a b = a 1 2a 1 + a a 3 + a 5 + 2a 2 + a 2 + a

Matice. Je dána matice A R m,n, pak máme zobrazení A : R n R m.

maticeteorie 1. Matice A je typu 2 4, matice B je typu 4 3. Jakých rozměrů musí být matice X, aby se dala provést

Lineární algebra : Metrická geometrie

KOMPLEXNÍ ČÍSLA. Algebraický tvar komplexního čísla

KOMPLEXNÍ ČÍSLA. Algebraický tvar komplexního čísla

Všechno, co jste kdy chtěli vědět o maticích, ale báli jste se zeptat

2. Schurova věta. Petr Tichý. 3. října 2012

Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost

Skalární součin je nástroj, jak měřit velikost vektorů a úhly mezi vektory v reálných a komplexních vektorových prostorech.

Úvod do kvantového počítání

MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]

Lineární algebra : Báze a dimenze

Věta o sedlovém bodu a Fredholmova alternativa

Necht tedy máme přirozená čísla n, k pod pojmem systém lineárních rovnic rozumíme rovnice ve tvaru

METRICKÉ A NORMOVANÉ PROSTORY

7. Lineární vektorové prostory

Matematika 2 pro PEF PaE

Soustavy lineárních rovnic

Úlohy nejmenších čtverců

9. Bilineární formy. 9. Bilineární formy p. 1/14

Kapitola 5. Symetrické matice

Cvičení z Lineární algebry 1

Dále budeme předpokládat, že daný Markovův řetězec je homogenní. p i1 i 2

18. První rozklad lineární transformace

Věta o dělení polynomů se zbytkem

LINEÁRNÍ ALGEBRA A GEOMETRIE III. Doc. RNDr. Martin Čadek, CSc.

8 Matice a determinanty

NALG 001 Lineární algebra a geometrie 1, zimní semestr MFF UK Doba řešení: 3 hodiny

Několik aplikací. Kapitola 12

2. Určte hromadné body, limitu superior a limitu inferior posloupností: 2, b n = n. n n n.

Primitivní funkce a Riemann uv integrál Lineární algebra Taylor uv polynom Extrémy funkcí více prom ˇenných Matematika III Matematika III Program

α 1 α 2 + α 3 = 0 2α 1 + α 2 + α 3 = 0

Michal Zamboj. December 23, 2016

Vlastnosti lineárních zobrazení a velikost vektorů

Literatura: Text o lineární algebře na webových stránkách přednášejícího (pro opakování). Kapitoly 4 a 5 ze skript Ondřej Zindulka: Matematika 3,

)(x 2 + 3x + 4),

Michal Zamboj. January 4, 2018

TOPOLOGIE A TEORIE KATEGORIÍ (2017/2018) 4. PREDNÁŠKA - SOUČIN PROSTORŮ A TICHONOVOVA VĚTA.

12. Determinanty. 12. Determinanty p. 1/25

1. Algebraické struktury

Necht L je lineární prostor nad R. Operaci : L L R nazýváme

Vyučující: Jan Chleboun, místnost B-305, linka 3866 Konzultace: úterý 14:00-15:40 nebo dle dohody

Lineární prostory. - vektorové veličiny(síla, rychlost, zrychlení,...), skládání, násobení reálným číslem

Transkript:

. Spektrální rozklad samoadjungovaných operátorů.. Motvace Vlastní čísla a vlastní vektory symetrcké matce A = A λe = λ λ = λ 3λ + = λ 3+ λ 3 Vlastní čísla jsou λ = 3+, λ = 3. Pro tato vlastní čísla nalezneme vlastní vektory v, v. 3 x x = 0 v =, T v =, + T Tyto vektory jsou na sebe navzájem kolmé. Tedy k symetrcké matc A = exstuje ortonormální báze tvořená vlastním vektory. TOTO NENÍ NÁHODA!.. Adjungované zobrazení Necht U a V jsou eukldovské nebo untární prostory. Necht ϕ : U V je lneární. Adjungované zobrazení k zobrazení ϕ je zobrazení takové, že ϕ : V U ϕu, v V = u, ϕ v U. Věta. Necht α je ortonormální báze v U, β ortonormální báze ve V. Necht ϕ : U V a ϕ β,α = A. Potom matce adjungovaného zobrazení je ϕ α,β = ĀT v untárním případě A T v eukldovském případě. Důkaz. Necht u U, v V jsou lbovolné a u α = x, v β = y. Potom platí ϕu T β.v β = ϕu, v = u, ϕ v = u T α.ϕ v α Tedy ϕ β,α u α T.v β = u T α.ϕ α,β v β Ax T ȳ = x T ϕ α,β ȳ x T Aȳ = x T ϕ α,β ȳ A T = ϕ α,β ϕ α,β = ĀT.

Platí obrácené tvrzení: Je-l ϕ : U V a [ϕ] α,β = A, ψ : V U a [ψ] α,β = ĀT, pak ψ = ϕ..3. Samoadjungovaný operátor Necht ϕ : U U je lneární operátor na eukldovském nebo untárním prostoru. Říkáme, že ϕ je samoadjungovaný, jestlže ϕ = ϕ, tj. pro všechna u, v U. ϕu, v = u, ϕv Věta. Operátor ϕ : U U je samoadjungovaný, právě když pro matc v ortonormální báz α platí ϕ α,α = A = ĀT. Defnce. Reálná matce A se nazývá symetrcká, jestlže A = A T. Komplexní matce A se nazývá hermtovská, jestlže A = ĀT..4. Vlastní čísla a vlastní vektory samoadjungovaných operátorů Lemma. Necht ϕ : U U je samoadjungovaný operátor s nvarantním podprostorem V. Potom V je rovněž nvarantní. Důkaz. Necht w V. Pro všechna u V platí ϕw, u = w, ϕu = 0, tedy ϕw V. Věta. Necht ϕ : U U je samoadjungovaný operátor v untárním prostoru U. Vlastní čísla zobrazení ϕ jsou reálná. Vlastní vektory příslušné různým vlastním číslům jsou navzájem kolmé. Důkaz. Necht λ je vlastní číslo s vlastním vektorem v: Odtud plyne λ = λ. λ v = v, λv = v, ϕv = ϕv, v = λv, v = λ v. Necht ϕv = λ v, ϕv = λ v, v 0, v 0. Potom λ v, v = ϕv, v = v, ϕv = v, λ v = λ v, v = λ v, v. Protože λ λ, musí být v v. Spektrum lneárního operátoru je množna jeho vlastních čísel. Věta. Pro každý samoadjungovaný operátor ϕ : U U exstuje ortonormální báze α prostoru U tvořená vlastním vektory, v níž má ϕ dagonální matc s reálným vlastním čísly na dagonále.

Spektrální rozklad samoadjungovaných operátorů 3 Důkaz. Je-l U komplexní prostor, pak má charakterstcký polynom ϕ určtě alespoň jeden kořen. Ten je vlastním číslem je tedy reálný s vlastním vektorem v velkost. [v ] je nvarantní vůč ϕ, ϕ/[v ] : [v ] [v ] je samoadjungovaný a pokračujeme ndukcí. Je-l U reálný vektorový prostor, pak v nějaké ortonormální báz má ϕ matc A, která je reálná. A reprezentuje zobrazení C n C n x Ax. Toto zobrazení je samoadjungované, nebot A = A T = ĀT. Tedy A má reálné vlastní číslo λ s vlastním vektorem x + y C n Porovnáním reálné a magnární část dostaneme Ax + Ay = λx + λy. Ax = λx Ay = λy Tedy A má vlastní vektor v R n, proto ϕ : U U má rovněž vlastní vektor k λ jeho souřadnce v dané ortonormální báz jsou vlastním vektorem x matce A. [v] je nvarantní vůč ϕ a můžeme pokračovat ndukcí stejně jako v. Důsledek.. Necht ϕ : U U je samoadjungovaný operátor s vlastním, navzájem kolmým vektory u,..., u n a vlastním čísly λ,... λ n. Necht P k : U U je kolmá projekce na [u k ]. Potom ϕ = λ P + λ P + + λ n P n. Důkaz. Pro lbovolný vektor u = x u je ϕ x u = x ϕu = Protože je λ j P j j x u P u j = 0 j P u j = u = j, = λ P x u = λ x u..6. Samoadjungované operátory a kvadratcké formy λ x u = ϕ x u. Důsledek.7. Pro každou reálnou symetrckou matc A exstuje ortogonální matce P tak, že P T AP = P AP je dagonální.

4 Důkaz. Podle věty o spektrálním rozkladu exstuje v R n ortonormální báze tvořená vlastním vektory matce A. V této báz α je matce D zobrazení x Ax dagonální D = P AP. P = d ɛ,α je matce přechodu od báze α ke standardní báz ɛ. Tato matce je ortogonální, nebot její sloupce jsou tvořeny vektory ortonormální báze α. Tedy P = P T. Důsledek pro kvadratcké formy. Každá kvadratcká forma f na eukldovském prostoru U dmenze n má ve vhodné ortonormální báz analytcký tvar fx = λ x + λ x + λ nx n. Důkaz. Necht A je matce kvadratcké formy f. Najdeme báz α tvořenou vlastním ortonormálním vektory. V této báz má kvadratcká forma matc P T AP, kde P = d ɛ,α. Protože P T = P, je P T AP = P AP dagonální matce. Příklad. Vyšetřujme v rovně množnu bodů, které jsou zadány rovncí x + x x x =. Úpravou na čtverce dostaneme kvadratckou formu v dagonálním tvaru x x + x =. Nové souřadnce jsou x = x x, x = x a dávají matc přechodu 0 Pro původní báz e =, e 0 = a novou báz u, u platí 0 e = u e = u + u. Tedy nové souřadnce jsou v báz u =, u 0 = e + e =, x + x =. Tato báze nám neurčuje osy elpsy ty jsou k sobě vždy kolmé. Najdeme dagonální tvar kvadratcké formy v nějaké ortonormální báz. Matce kvadratcké formy je A = Spočítáme její vlastní čísla. A λe = λ 3λ + = λ 3+ λ 3 λ = 3+ s vlastním vektorem v = +, λ = 3 s vlastním vektorem v =, + V souřadncích ortonormální báze α = v, v má elpsa rovnc λ x + λ x =.

Spektrální rozklad samoadjungovaných operátorů Vektory v a v určují směr os. Více o kuželosečkách v Lneární algebře III. u v u v